生物体存活个数检测方法及装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及机器视觉技术领域，特别是涉及一种生物体存活个数检测方法及装 置。
【背景技术】
[0002] 在科学实验中，通常用生物体的存活情况表示农药毒性或者驱虫药的有效性，其 中广为应用的参数有半致死量（LCg。）等。为了取得该些参数的数据，需要进行大量较长时 间的重复实验，从而得到生物体在特定时间内的存活个数。
[0003] 传统技术中，对生物体存活个数进行检测是采用人工观测，在长时间观测过程中， 例如12小时、24小时的实验过程，往往耗时耗力，很容易引入人为因数，影响实验结果的准 确性，并且人力成本较高。
[0004] 随着机器视觉技术的发展，机器视觉也应用到生物体存活个数检测领域。机器视 觉检测生物体存活个数的基本假设为；运动代表存活，不运动代表死亡或痛疾，将检测生物 体存活个数简化为检测图像中运动像素区域的数量。传统的机器视觉其通常做法是将视频 图像中相邻两图像进行峽差，得到运动的区域，再根据预设的生物体像素大小，统计存活的 生物体个数。发明人在研究中发现，传统技术的缺陷在于，对相邻图像进行峽差处理，不可 避免地会出现断点，断点使得属于同一生物体的像素产生断裂，在后续的统计过程中使得 同一个生物体被误判为两个或W上的生物体，从而使检测结果产生偏差。即使传统技术中 采用膨胀腐蚀的手段尝试消除断点，但是效果并不理想，还容易导致原本是分开的两个生 物体连到一起的错误。
【发明内容】
[0005] 基于此，有必要提供一种生物体存活个数检测方法及装置，能够降低传统技术中 的断点数目，从而提高检测的准确性。
[0006] -种生物体存活个数检测方法，包括：
[0007] 从视频中提取统计时间段内的连续N峽图像，所述统计时间段内的生物体存活个 数为定值，所述N不小于3,为整数；
[0008] 将所述连续N帧图像中的每一峽作为参照图像，将所述参照图像随后的M峽图像 分别与所述参照图像进行峽差比较，得到所述参照图像对应的M峽的包含了运动像素点和 静止像素点的峽差图像，所述M不小于2,为整数；
[0009] 将所述每峽参照图像对应的M峽峽差图像中的对应像素点进行叠加处理，滤除所 述静止像素点中所包含的断点，得到每峽所述参照图像对应的叠加图像；
[0010] 对每峽所述参照图像对应的叠加图像的运动像素点进行形态学分析，得到每峽叠 加图像的生物体像素集合的个数；
[0011] 基于概率统计，由叠加图像的生物体像素集合的个数统计得到所述统计时间段对 应的生物体存活个数。
[0012] 在一个实施例中，所述从视频中提取统计时间段内的连续N峽图像，包括：
[0013] 提取经过灰度化处理的连续灰度图序列gray[n]，n= 1，2…N。
[0014] 在一个实施例中，所述将所述连续N峽图像中的每一峽作为参照图像，将所述参 照图像随后的M峽图像分别与所述参照图像进行峽差比较，得到所述参照图像对应的M峽 的包含了运动像素点和静止像素点的峽差图像的步骤，包括：
[0015] 根据设定的生物体像素点与背景像素点的灰度取值高低情况，按下列公式之一， 对所述连续灰度图序列中每峽图像gray[n]与其随后M峽图像进行峽差比较，得到每峽图 像gray[n]对应的M帧峽差图像diff[n]虹]:
[0016] 生物体像素点比背景像素点的灰度值低：
[0017]
[0018] 生物体像素点比背景像素点的灰度取值高：
[0019]
[0020] 其中，n= 1，2…N-M，m= 1，2…M，th为预设灰度阀值，X和y为相应像素点的坐 标取值，diff[n]虹][X] [y] = 255为运动像素点，diff[n]虹][X] [y] = 0为静止像素点。
[0021] 在一个实施例中，所述将所述每峽参照图像对应的M峽峽差图像中的对应像素点 进行叠加处理，滤除所述静止像素点中所包含的断点，得到每峽所述参照图像对应的叠加 图像的步骤，包括：
[0022] 按下列公式，对每峽图像gray[n]对应的M峽峽差图像diff[n]虹]的对应像素点 进行叠加处理，得到每帧参照图像gray[n]对应的叠加图像add[n]:
[0023]
[0024] 其中，n= 1，2…N-M，x和y为相应像素点的坐标取值，add[n] [X] [y] = 255为运 动像素点，add[n][X] [y]= 0为静止像素点。
[00巧]在一个实施例中，对所述每峽参照图像对应的叠加图像的运动像素点进行形态学 分析，得到每峽叠加图像的生物体像素集合的个数的步骤，包括：
[0026] 将所述叠加图像add[n]中像素值为255且任意两相邻像素点的像素距离不超过 预设值d的像素点组成点集，n= 1，2…N-M;
[0027] 若所述点集所含像素点的数目不小于预设生物体像素大小size,则所述点集为所 述叠加图像add[n]中的一个生物体像素集合；
[0028] 统计所述叠加图像add[n]中的生物体像素集合的个数bio[n]。
[0029] 在一个实施例中，所述方法还包括；对所述叠加图像add[n]中的生物体像素集合 进行角点检测，根据检测到的角点数目对生物体像素集合的个数进行修正。
[0030] 在一个实施例中，所述基于概率统计，由叠加图像的生物体像素集合的个数统计 得到所述统计时间段对应的生物体存活个数的步骤，包括：
[0031] 统计修正后的生物体像素集合个数bio[n]中的各取值的出现次数，w出现次数 最多的取值bio(max)作为所述统计时间段对应的生物体存活个数，其中n= 1，2…N-M。
[0032] -种生物体存活个数检测装置，包括：
[0033] 连续图像提取模块，用于从视频中提取统计时间段内的连续N峽图像，所述统计 时间段内的生物体存活个数为定值，所述N不小于3,为整数；
[0034] 峽差处理模块，用于将所述连续N峽图像中的每一峽作为参照图像，将所述参照 图像随后的M峽图像分别与所述参照图像进行峽差比较，得到所述参照图像对应的M峽的 包含了运动像素点和静止像素点的峽差图像，所述M不小于2,为整数；
[00巧]叠加处理模块，用于将所述每峽参照图像对应的M峽峽差图像中的对应像素点进 行叠加处理，滤除所述静止像素点中所包含的断点，得到每峽所述参照图像对应的叠加图 像；
[0036] 形态学分析模块，用于对每峽所述参照图像对应的叠加图像的运动像素点进行形 态学分析，得到每峽叠加图像的生物体像素集合的个数；
[0037] 统计模块，用于基于概率统计，由叠加图像的生物体像素集合的个数统计得到所 述统计时间段对应的生物体存活个数。
[0038] 在一个实施例中，所述连续图像提取模块包括灰度处理单元，用于对所述连续N 峽图像进行灰度化处理；
[0039] 所述连续图像提取模块提取经过灰度化处理的连续灰度图序列gray[n]，n= 1，2…N。
[0040] 在一个实施例中，所述峽差处理模块，用于根据设定的生物体像素点与背景像素 点的灰度取值高低情况，按下列公式之一，对所述连续灰度图序列中每峽图像gray[n]与 其随后M峽图像进行峽差比较，得到每峽图像gray[n]对应的M峽峽差图像diff[n]虹]:
[0041] 生物体像素点比背景像素点的灰度值低：
[0042]
[0043] 生物体像素点比背景像素点的灰度值高：
[0044]
[004引其中，n= 1，2…N-M，m= 1，2…M，th为预设灰度阀值，X和y为相应像素点的坐 标取值，diff[n]虹][X] [y] = 255为运动像素点，diff[n]虹][X] [y] = 0为静止像素点。
[0046] 在一个实施例中，所述叠加处理模块，用于按下列公式，对每帧图像gray[n]对应 的M峽峽差图像diff[n]虹]的对应像素点进行叠加处理，得到每峽参照图像gray[n]对应 的叠加图像add[n]:
[0047]
[0048] 其中，n= 1, 2…N-M，X和y为相应像素点的坐标取值，add[n] [X] [y] = 255为运 动像素点，add[n] [X] [y] = 0为静止像素点。
[0049